Harness Santa

SkillCloud & infra

执行 Santa Method 双独立对抗验证。Use when reviewing high-risk changes, production deployments, or complex logic before shipping.

Use Harness Santa in Claude, ChatGPT or Ahel Desktop

Free. Sign in, add Harness Santa and connect your AI. About a minute.

Also: Claude Code · Cursor · Codex

Then ask your AI: use the Harness Santa skill

Details

Instructions available. Your AI can read the instructions. Execution depends on the setup they require.

Add Ahel to your AI once: Claude, ChatGPT, Cursor, Claude Code or Codex. Then ask it to use this.

Harness SantaStart free

What this skill tells your AI

The instructions your AI receives, as published by duoglas/simple-harness-kit in skills/auto-harness-santa/SKILL.md and read by Ahel’s review.

双独立 Reviewer 对抗验证——两个 Agent 独立审查,都通过才放行。

何时使用

  • 高风险代码变更(安全、支付、核心逻辑)
  • 生产部署前
  • 复杂算法或多组件集成
  • 用户说"Santa review"或"对抗验证"

何时不用

  • 低风险改动(文档、配置、格式化)
  • 有充分自动化测试覆盖的简单变更
  • 探索性原型

执行流程

Phase 1: Make a List(准备)

收集待审查的材料:

  • 代码变更(git diff 或文件内容)
  • 需求规格(如果有)
  • 审查 Rubric(见下方模板)

Phase 2: Check It Twice(双独立审查)

并行启动两个独立 Reviewer Agent:

Reviewer A(Claude Agent):

你是独立的质量审查者。你没有看过其他任何审查意见。

## 待审查内容
{代码变更}

## 审查标准
{Rubric}

## 指令
逐项对照标准检查。对每一项:
- PASS: 完全满足,无问题
- FAIL: 发现具体问题(引用具体位置)

输出 JSON:
{
  "verdict": "PASS" | "FAIL",
  "checks": [{"criterion": "...", "result": "PASS|FAIL", "detail": "..."}],
  "critical_issues": ["..."],
  "suggestions": ["..."]
}

严格检查。你的工作是发现问题。

Reviewer B(可选用 Codex /codex:adversarial-review,或另一个 Claude Agent): 同样的 Rubric,同样的代码变更,独立上下文。

关键不变量:

  • 两个 Reviewer 互不可见(上下文隔离)
  • 使用相同的 Rubric
  • 并行执行

Phase 3: Naughty or Nice(判决)

Reviewer A: PASS  AND  Reviewer B: PASS  →  NICE  →  放行
其他情况                                →  NAUGHTY  →  Phase 4

一个发现问题就算 NAUGHTY。

Phase 4: Fix Until Nice(修复循环)

收集两个 Reviewer 的所有 issues
    ↓
派 Fix Agent 修复(只修 flagged issues,不做额外重构)
    ↓
重新启动两个全新 Reviewer Agent 审查修复后的代码
    ↓
最多 3 轮。超过 3 轮 → 升级给人工处理。

关键: 每轮修复后用全新 Agent 重审,防止锚定偏差。

Rubric 模板

检查项PASS 条件FAIL 信号
功能正确性所有 spec 需求被覆盖遗漏需求项
无幻觉无虚构的 API/函数/URL引用不存在的东西
安全性无硬编码密钥,输入有验证发现敏感信息
一致性无自相矛盾A 处说 X,B 处说 non-X
技术正确性代码可编译运行,逻辑正确语法错误、逻辑 bug
错误处理异常路径有处理缺少 error handling

根据项目补充领域特定的检查项。

指标

  • First-pass rate: 第一轮通过率(目标 >70%)
  • Mean iterations: 平均修复轮数(目标 <1.5)
  • Reviewer agreement: 两个 Reviewer 同时发现的问题占比
  • Escape rate: Santa 通过但上线后发现的问题(目标 0)

跨模型扩展

Reviewer A 用 Claude,Reviewer B 用 Codex(/codex:adversarial-review)。不同模型有不同盲区,交叉审查进一步降低逃逸率。

AI 工具内测试准出协议

只要任务涉及代码变更,AI 不能等用户提醒才验证。按下面顺序做:

  1. 先判断风险等级:low / medium / high / release。 E2E PASS 不等于充分;如果只是 echo ok、空脚本、只 smoke、或没覆盖本次风险,用户报告要先说“现在还不能交付”,再说明测到了什么、没测到什么、下一步补什么;机器状态放最后,例如:机器状态:NOT_SUFFICIENT。DEGRADED 不能说成 PASS。
  2. 识别测试能力:单测、lint、coverage、E2E、runtime smoke。
  3. medium / high / release 任务必须有 E2E 证据;只有 low 小改可以不强制 E2E;找不到 E2E 入口时,先生成计划或只问一个具体启动问题。
  4. VERIFY 阶段必须产出 fresh evidence;没有 READY evidence 不能说“完成了”。
  5. 测试失败时进入修复 loop:一轮只修一个失败点,重跑最小测试,最多 3 轮;没进展就停下来说明卡点。
  6. 报告必须说人话:先说现在能不能交付,再说测到了什么、没测到什么、下一步补什么;不能只贴日志,也不要用 READY/NOT_READY/NOT_SUFFICIENT 开头。机器状态如果必须出现,放最后。不能把 DEGRADED 说成 PASS。

AI 可以调用 shk quality status --format json、shk e2e plan --format json、shk e2e run --format json、shk loop state --format json 作为测试准出后端检查器,但不要把这些命令丢给用户自己记。

Signals

GitHub stars
39
Forks
3
Last commit
Sep 2026
Advanced
Item type
skill
Key
auto-harness-santa
Source
github.com/duoglas/simple-harness-kit